import numpy as np
import torch
import random
import math
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import torch.nn as nn

# m = nn.Conv2d(16, 33, 3, stride=2)  # 输入通道数16，输出通道数33
# # input = torch.randn(20, 16, 50, 100)  # 16代表输入通道数 这个数字一定要和Conv2d一致
# input = torch.randn(1, 16, 50, 100)  # 16代表输入通道数 这个数字一定要和Conv2d一致
# output = m(input)
# print(output)
# print(output.shape)

m = nn.Conv2d(3, 3, 1, stride=1)  # 输入通道数3，输出通道数3即核数为3
a = torch.ones(1*3*1*1).reshape(1, 3, 1, 1)  # 第二列的3代表输入通道数 这个数字一定要和Conv2d一致
result = m(a)
print(result)  # 每次执行运行结果不一样 说明里边必有随机数 断点后我发现里边有uniform 所以我估计
print(result.shape)
